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在复杂的应用场景中，你可能需要在 StateGraph 工作流中嵌套 ReactAgent，并为嵌套的 Agent 配置人工介入能力。这允许你在工作流执行过程中对 Agent 的工具调用进行人工监督。工作原理当 ReactAgent 作

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.hook.hip.HumanInTheLoopHook;

人工介入（HITL）Hook 允许你为 Agent 工具调用添加人工监督。当模型提出需要审查的操作时——例如写入文件或执行 SQL——Hook 可以暂停执行并等待人工决策。它通过检查每个工具调用并与可配置的策略进行比对来实现。如果需要人工

使用 Hook 在 Agent 生命周期的不同阶段执行操作。 Hook 位置 Spring AI Alibaba 支持以下 Hook 位置： BEFORE_AGENT – Agent 开始之前AFTER_AGENT – Agent 完成之后

使用结构化输出控制模型响应格式。 // 在Agent级别设置输出格式 ReactAgent agent = ReactAgent.builder() .name(“structured_agent”) .model(chatModel) .

用 Depends(get_db) 注入 Session，写出部门新增、列表、按 ID 查询的完整接口。

增删改查、一对多、一对一、多对多，以及 selectin/joined/cascade 的取舍。

构建 Agent 的难点在于使其足够可靠、效果足够好。虽然我们可以很容易写一个 Agent 示例，但要做一个能在生产环境中稳定使用、能解决实际问题的 Agent 并不容易。为什么 Agent 会失败？当 Agent 失败时，通常是因为

模型可能不总是返回格式完美的 JSON。以下是处理潜在问题的策略: Try-Catch 模式 ReactAgent agent = ReactAgent.builder() .name(“data_extractor”) .model(ch

从 Base、模型、Engine 到 Session，把 MySQL 表映射成 Python 类并建表。